KR20220130998A - System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network - Google Patents

System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network Download PDF

Info

Publication number
KR20220130998A
KR20220130998A KR1020210035962A KR20210035962A KR20220130998A KR 20220130998 A KR20220130998 A KR 20220130998A KR 1020210035962 A KR1020210035962 A KR 1020210035962A KR 20210035962 A KR20210035962 A KR 20210035962A KR 20220130998 A KR20220130998 A KR 20220130998A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
information
abnormal
user device
abnormal vehicle
Prior art date
Application number
KR1020210035962A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
기창민
기혜정
지문세
Original Assignee
(주)블루컴
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)블루컴 filed Critical (주)블루컴
Priority to KR1020210035962A priority Critical patent/KR20220130998A/en
Publication of KR20220130998A publication Critical patent/KR20220130998A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06K9/6267—
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/14—Central alarm receiver or annunciator arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Abstract

The present invention relates to a system for tracking an abnormal vehicle. In more detail, the present invention relates to a system for tracking an abnormal vehicle and a method for tracking an abnormal vehicle using the same, in which accurate positioning and detection of a getaway vehicle is possible and management of getaway vehicle information is possible. The system for tracking an abnormal vehicle according to an embodiment of the present invention comprises: a photographing device that generates image information by photographing an object; a user device that includes a communication unit receiving the image information from the photographing device, a vehicle classification module detecting a presence of an abnormal vehicle on the image information and generating vehicle classification information, and a vehicle information extraction module analyzing vehicle information on the image information based on the vehicle classification information to generate abnormal vehicle information; and a control server that receives the abnormal vehicle information and location information of the user device, and provides the abnormal vehicle information to other user devices existing around the location information.

Description

재난안전 통신망을 활용한 이상 차량 추적 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR TRACKING ABNORMAL VEHICLE USING DISASTER SAFETY COMMUNICATION NETWORK}SYSTEM AND METHOD FOR TRACKING ABNORMAL VEHICLE USING DISASTER SAFETY COMMUNICATION NETWORK

본 발명은 재난 안전 통신망을 활용한 이상 차량 추적 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an abnormal vehicle tracking system using a disaster safety communication network.

종래의 수배 차량 검색 시스템은 차량 번호 인식이 가능한 CCTV를 이용하여 차량번호와 같은 차량 정보를 인식하여, 해당 정보를 경찰 관제 서버 및 경찰 인원에게 차량 추적 정보를 제공한다.The conventional wanted vehicle search system recognizes vehicle information such as a vehicle number using a CCTV capable of recognizing a vehicle number, and provides vehicle tracking information to a police control server and police personnel with the information.

하지만, 종래의 수배 차량 검색 시스템은 번호판 인식 기술에 의존하여 정확한 차량 추적 및 신속한 추적이 어려우며, 추적 대상인 범죄자가 차량의 번호판을 가리거나 부정확하게 식별될 경우, 도주 차량의 추적이 불가능한 문제점이 있다.However, in the conventional wanted vehicle search system, it is difficult to accurately track and quickly track the vehicle depending on the license plate recognition technology, and when the criminal who is the tracking target covers the license plate of the vehicle or is incorrectly identified, there is a problem in that it is impossible to track the fugitive vehicle.

이에 본 발명은 도주 차량의 정확한 위치 및 탐지가 가능하며, 도주 차량 정보의 관리가 가능한 이상 차량 추적 시스템을 제공하고자 한다.Accordingly, an object of the present invention is to provide an abnormal vehicle tracking system capable of accurate location and detection of a fugitive vehicle and management of fugitive vehicle information.

본 발명의 실시예의 일 측면에 따른 이상 차량 추적 시스템은, 객체를 촬영하여 영상 정보를 생성하는 촬영 장치; 상기 촬영 장치로부터 상기 영상 정보를 수신하는 통신부, 상기 영상 정보 상에 이상 차량 존재를 검출하여, 차량 분류 정보를 생성하는 차량 분류 모듈, 상기 차량 분류 정보를 기반으로 상기 영상 정보 상의 차량 정보를 분석하여 이상 차량 정보를 생성하는 차량 정보 추출 모듈,을 포함하는 사용자 디바이스; 상기 이상 차량 정보 및 상기 사용자 디바이스의 위치 정보를 수신받고, 상기 위치 정보의 주변에 존재하는 다른 사용자 디바이스로 상기 이상 차량 정보를 제공하는 관제 서버;를 포함한다.Abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention, a photographing device for generating image information by photographing an object; A communication unit that receives the image information from the photographing device, a vehicle classification module that detects the presence of an abnormal vehicle on the image information to generate vehicle classification information, and analyzes vehicle information on the image information based on the vehicle classification information a user device including a vehicle information extraction module for generating abnormal vehicle information; and a control server that receives the abnormal vehicle information and the location information of the user device, and provides the abnormal vehicle information to other user devices existing in the vicinity of the location information.

제안되는 실시예에 의하면, 인공지능 모델을 기반으로 도주 차량의 정보를 분석함으로써, 도주 차량의 신속하고 정확한 식별이 가능한 효과가 있다.According to the proposed embodiment, by analyzing the information of the fugitive vehicle based on the artificial intelligence model, there is an effect that the fugitive vehicle can be quickly and accurately identified.

또한, 도로에 설치된 CCTV 뿐만 아니라 차량의 블랙박스를 이용하여 도주 차량의 위치 추적 및 탐지가 가능하며, 수배 차량 검색 시스템과 연동하여 수배 차량이 아닌 정보를 배제하여 법적 이슈가 해소되는 효과가 있다. In addition, it is possible to track and detect the location of a fugitive vehicle using the vehicle's black box as well as the CCTV installed on the road.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른이상 차량 추적 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2은 도 1의 이상 차량 추적 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템에 의하여 영상 정보를 태깅하여 다른 사용자에게 도주 차량 정보를 제공하는 것을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 4은, 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템에 의하여 이상 차량의 예상 경로를 파악하는 것을 보여주는 예시적인 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of an abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating the configuration of the abnormal vehicle tracking system of FIG. 1 .
FIG. 3 is an exemplary view showing that the fugitive vehicle information is provided to other users by tagging image information by the abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is an exemplary view showing that the predicted path of the abnormal vehicle is recognized by the abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be embodied in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.Although the first, second, etc. are used to describe various elements, these elements are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Therefore, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the spirit of the present invention.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Like reference numerals refer to like elements throughout.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.Each feature of the various embodiments of the present invention may be partially or wholly combined or combined with each other, and as those skilled in the art will fully understand, technically various interlocking and driving are possible, and each embodiment may be independently implemented with respect to each other. It may be possible to implement together in a related relationship.

한편, 본 발명의 명세서에서 구체적으로 언급되지 않은 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대될 수 있는 잠정적인 효과는 본 명세서에 기재된 것과 같이 취급되며, 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해 제공된 것인바, 도면에 도시된 내용은 실제 발명의 구현모습에 비해 과장되어 표현될 수 있으며, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성의 상세한 설명은 생략하거나 간략하게 기재한다.On the other hand, the potential effects that can be expected by the technical features of the present invention that are not specifically mentioned in the specification of the present invention are treated as described in the present specification, and this embodiment is provided to those of ordinary skill in the art. It is provided to more fully explain the present invention, and the details shown in the drawings may be exaggerated compared to the actual implementation of the present invention, and the detailed description of the configuration determined to unnecessarily obscure the gist of the present invention is omitted or abbreviated.

이하에서는 첨부되는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating the configuration of an abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention.

도 2은 도 1의 이상 차량 추적 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating the configuration of the abnormal vehicle tracking system of FIG. 1 .

도 1 및 도 2를 참조하면, 이상 차량 추적 시스템은, 촬영 장치(100), 사용자 디바이스(200), 관제 서버(300), 학습 서버(400), 관제 센터(500)를 포함할 수 있다.1 and 2 , the abnormal vehicle tracking system may include a photographing apparatus 100 , a user device 200 , a control server 300 , a learning server 400 , and a control center 500 .

이때, 이상 차량은 음주, 도주 등으로 인해 비정상적으로 움직이는 차량 또는 강력범죄수배검거차량과 같은 추적하기 위한 차량을 의미한다.In this case, the abnormal vehicle means a vehicle for tracking, such as a vehicle that moves abnormally due to drinking, escaping, or the like, or a violent crime wanted and arrest vehicle.

촬영 장치(100)는 도로 및 거리 상에 배치된 CCTV 일 수 있으며, 인원 및 차량에 배치/소지 하고 있는 프로세서를 포함한 소정의 장치일 수 있다.The photographing apparatus 100 may be a CCTV placed on a road or street, and may be a predetermined apparatus including a processor placed/owned in personnel and vehicles.

예시적으로, 촬영 장치(100)는 폴리싱 캠, 블랙 박스 및 차량용 AI 카메라일 수 있다. For example, the photographing apparatus 100 may be a polishing cam, a black box, and an AI camera for a vehicle.

촬영 장치(100)는 차량 및 인원에 부착되어 전방의 객체의 영상을 촬영하기 위한 촬영 모듈(110)을 포함한다.The photographing apparatus 100 includes a photographing module 110 attached to a vehicle and a person to photograph an image of an object in front.

이때, 촬영 모듈(110)은 촬영된 영상 정보(I)를 인식하여 차량 좌표, 차량 번호판 좌표, 타임스탬프와 같은 객체 좌표 값을 추출할 수 있다.In this case, the photographing module 110 may recognize the photographed image information I and extract object coordinate values such as vehicle coordinates, vehicle license plate coordinates, and timestamps.

또한, 촬영 모듈(110)은 객체 좌표 외에 촬영된 GPS 정보를 수신하여 촬영된 위치 정보를 수신하여 위치 정보에서 촬영된 영상 정보(I)와 연동시킬 수 있다.In addition, the photographing module 110 may receive the photographed GPS information in addition to the object coordinates, receive photographed location information, and link the photographed image information I from the location information.

촬영 모듈(110)은 글로벌 셔터 방식으로 전방에 있는 객체를 촬영할 수 있으나, 이에 한정하지 않고, 전방의 빠른 속도로 움직이는 객체 정보를 파악할 수 있도록 촬영되는 방식의 촬영 모듈(110)일 수 있다.The photographing module 110 may photograph an object in front in a global shutter method, but is not limited thereto, and may be a photographing module 110 of a photographing method so as to grasp information on an object moving at a fast forward speed.

사용자 디바이스(200)는 프로세서가 내장되어 프로그래밍을 처리할 수 있는 사용자 디바이스(200)일 수 있다.The user device 200 may be a user device 200 having a built-in processor to process programming.

예시적으로 사용자 디바이스(200)는, 스마트폰, 태블릿, 차량 전용 단말과 같은 장치가 될 수 있다.For example, the user device 200 may be a device such as a smartphone, a tablet, or a vehicle-only terminal.

사용자 디바이스(200)에는 어플리케이션이 설치되어 촬영 장치(100)로부터 영상 정보(I)를 전달받아, 영상 정보(I) 상에 표시되는 차량에 태깅이 가능하며, 해당 태깅된 차량의 영상 정보(I)를 관리할 수 있다.An application is installed in the user device 200 to receive image information (I) from the photographing device 100, and tagging is possible on a vehicle displayed on the image information (I), and image information (I) of the tagged vehicle ) can be managed.

또한, 사용자 디바이스(200)는 사용자에게 알람을 제공하도록 알람부를 포함하여, 알람부를 통하여 도주 및 이상 차량에 대한 알람을 제공할 수 있다. In addition, the user device 200 may include an alarm unit to provide an alarm to the user, and may provide an alarm about escaping and an abnormal vehicle through the alarm unit.

또한, 사용자 디바이스(200)는, 태깅된 차량의 정보를 식별가능하도록 경량화된 차량 정보 추출 모듈을 탑재하여 사용자에게 태깅된 차량 정보를 분석하여 번호판, 차량 제조사, 차량 종류, 색상 등 차량 정보를 사용자 디바이스(200)의 출력부로 디스플레이 될 수 있다.In addition, the user device 200 is equipped with a lightweight vehicle information extraction module so as to be able to identify the information of the tagged vehicle, and analyzes the vehicle information tagged to the user to provide vehicle information such as a license plate, vehicle manufacturer, vehicle type, and color to the user. It may be displayed as an output unit of the device 200 .

이때, 차량 정보 추출 모듈은 모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing) 기반의 ANPR 인공지능 모듈일 수 있다.In this case, the vehicle information extraction module may be an ANPR artificial intelligence module based on mobile edge computing.

사용자 디바이스(200)는 출력부를 포함하여 도주차량 경로 확인 및 도주차량을 확인한 차량 확인 정보를 제공할 수 있다. The user device 200 may include an output unit and may provide information on vehicle identification for checking a fugitive vehicle route and confirming a fugitive vehicle.

또한, 사용자 디바이스(200)는 차량에 부착된 촬영 장치(100) 및 사용자 디바이스(200)에 내장된 어플리케이션을 관리할 수 있도록 외부 디바이스 관리 모듈을 포함할 수 있다.In addition, the user device 200 may include an external device management module to manage the photographing apparatus 100 attached to the vehicle and applications built in the user device 200 .

사용자 디바이스(200) 및 촬영 장치(100)는 영상 보정을 수행하는 영상 보정 모듈을 포함할 수 있다. The user device 200 and the photographing apparatus 100 may include an image correction module for performing image correction.

이때, 영상 보정 모듈을 수신된 영상 정보(I)를 오토 포커싱 및 화각 왜곡을 최소화하여 영상 정보(I)의 영상 보정을 수행할 수 있다.In this case, the image correction module may perform image correction of the image information I by autofocusing the received image information I and minimizing the angle of view distortion.

영상 보정을 수행하여 고해상도의 영상 정보(I)를 제공하여 사용자 및 서버가 보다 정확한 분석을 수행할 수 있다.By performing image correction, high-resolution image information (I) can be provided so that users and servers can perform more accurate analysis.

사용자 디바이스(200)는 촬영 장치(100) 및 관제 서버(300)와 통신이 가능하도록 통신 모듈(250)을 포함할 수 있다.The user device 200 may include a communication module 250 to enable communication with the photographing apparatus 100 and the control server 300 .

통신 모듈(250)을 통하여 사용자 디바이스(200) 또는 촬영 장치(100)의 위치 정보 수집하고, 수집된 정보 및 하드웨어 정보를 관제 센터(500) 및 관제 서버(300)에 전송하여 사용자 디바이스(200) 또는 촬영 장치(100)에 대한 기술적 문제 발생 시, 원격으로 해당 장치의 지원을 받을 수 있다.The user device 200 by collecting the location information of the user device 200 or the photographing apparatus 100 through the communication module 250, and transmitting the collected information and hardware information to the control center 500 and the control server 300 Alternatively, when a technical problem occurs with the photographing device 100, support from the corresponding device may be received remotely.

통신 모듈(250)은 예시적으로 USB, Wifi, 4G, 5G, PS-LTE(Public Safety LTE) 등 유무선 통신 프로토콜을 지원하는 프로세서를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.The communication module 250 may include, for example, a processor supporting wired/wireless communication protocols such as USB, Wifi, 4G, 5G, and PS-LTE (Public Safety LTE), but is not limited thereto.

사용자 디바이스(200)는 촬영 장치(100)로부터 영상 정보(I)를 전달 받을 수 있다.The user device 200 may receive image information I from the photographing apparatus 100 .

사용자 디바이스(200)는 차량 분류 모듈(210), 번호판 추출 모듈(220), 차량형태 추출 모듈을 포함할 수 있다.The user device 200 may include a vehicle classification module 210 , a license plate extraction module 220 , and a vehicle type extraction module.

먼저, 차량 분류 모듈은 수집된 영상 정보(I)를 기반으로 이상 및 도주 차량을 구분하는 정보인 차량 분류 정보(V1)를 생성할 수 있다.First, the vehicle classification module may generate vehicle classification information (V 1 ), which is information for classifying abnormal and fugitive vehicles, based on the collected image information (I).

예시적으로, 영상 정보(I) 내 음주, 도주 등으로 인해 비정상적으로 움직이는 차량을 경찰관이 사용자 디바이스(200)를 이용하여 태깅하고, 차량 분류 모듈(210)이 해당 태깅된 차량을 분류함으로써, 해당 차량에 대한 분석을 수행할 수 있다.Illustratively, a police officer tags a vehicle that moves abnormally due to drinking, escaping, etc. in the image information (I) using the user device 200, and the vehicle classification module 210 classifies the tagged vehicle. You can perform an analysis on the vehicle.

또한, 차량 분류 모듈(210)은 수배차량 검거 시스템과 같은 관제 서버(300)와의 연동을 통해 영상 내에서 확인가능한 모든 차량에 대하여 이상 차량 여부 또는 이상 차량과의 유사도를 판단할 수 있다.In addition, the vehicle classification module 210 may determine whether the vehicle is an abnormal vehicle or a similarity with the abnormal vehicle for all vehicles that can be identified in the image through interworking with the control server 300 such as a wanted vehicle arrest system.

차량 분류 모듈(210)이 이상 차량 여부를 판단하여, 이상 차량이 아닌 경우 정보를 외부 디바이스에 제공 및 저장하지 아니함으로써, 민가 정보 및 개인정보의 법적 이슈를 해소할 수 있는 장점이 있다.By determining whether the vehicle classification module 210 is an abnormal vehicle, and not providing and storing the information to an external device when the vehicle is not an abnormal vehicle, there is an advantage in that it is possible to resolve legal issues of private house information and personal information.

또한, 차량 분류 모듈(210)이 차량 정보 검출 후 수배차량이 포함되지 않은 정보는 즉시 삭제가 가능하다.In addition, after the vehicle classification module 210 detects the vehicle information, information that does not include the wanted vehicle can be deleted immediately.

차량 분류 모듈(210)은 사용자 디바이스(200)로부터 태깅된 차량 이미지를 기반으로 식별하여 차량을 분류할 수 있다.The vehicle classification module 210 may classify the vehicle by identifying it based on the vehicle image tagged from the user device 200 .

사용자 디바이스(200)는 촬영 장치(100)로부터 수신된 영상을 확인하고 이상 차량을 태깅하고, 차량 분류 모듈(210)이 태깅된 이상 차량의 영상 정보(I)들을 분류하여, 관제 서버(300)에 전송함으로써, 다른 사용자 디바이스(200)에서 이상 차량을 확인하고 이상 차량에 대한 정보를 공유할 수 있다.The user device 200 checks the image received from the photographing apparatus 100 and tags the abnormal vehicle, and the vehicle classification module 210 classifies the image information (I) of the tagged abnormal vehicle, the control server 300 By transmitting to , it is possible to check the abnormal vehicle in the other user device 200 and share information about the abnormal vehicle.

사용자 디바이스(200)는 영상 정보(I) 상에서 표시되는 이상 차량의 영상 정보(I)를 태깅함과 동시에 해당 태깅된 차량 정보, 취득 경찰 정보, GPS 정보를 이상 차량의 영상 정보(I)에 포함하여 이상 차량 정보(VI)를 생성하고 위치 정보 관리 서버로 전송할 수 있다.The user device 200 tags the image information (I) of the abnormal vehicle displayed on the image information (I) and includes the tagged vehicle information, acquired police information, and GPS information in the image information (I) of the abnormal vehicle at the same time Thus, the abnormal vehicle information (VI) can be generated and transmitted to the location information management server.

번호판 추출 모듈(220)은 차량 분류 모듈(210)로부터 전달받은 차량 분류 정보(V1)를 기반으로 차량 번호판 정보(V2)를 생성할 수 있다. The license plate extraction module 220 may generate vehicle license plate information V 2 based on the vehicle classification information V 1 received from the vehicle classification module 210 .

차량 형태 추출 모듈(230)은 차량의 모양과 형상을 분석하여 차량 형태 정보(V3)를 생성할 수 있다.The vehicle shape extraction module 230 may generate vehicle shape information V 3 by analyzing the shape and shape of the vehicle.

차량 분류 모듈(210), 번호판 추출 모듈(220), 차량 형태 추출 모듈(230)은, 딥러닝 방식으로 영상을 인식을 수행하여 정확한 차량 분류 뿐만 아니라 다양한 번호판 및 차량 형태를 인식할 수 있다.The vehicle classification module 210 , the license plate extraction module 220 , and the vehicle shape extraction module 230 may recognize various license plates and vehicle shapes as well as accurate vehicle classification by performing image recognition in a deep learning manner.

차량 분류 모듈(210), 번호판 추출 모듈(220), 차량 형태 추출 모듈(230)은, 차량 정보 추출 모듈(240)로 각각의 모듈로부터 전달받은 정보를 전달하여 차량 정보 추출 모듈(240)은 전달받은 정보를 기반으로 차량 정보를 분석 및 식별이 가능하다.The vehicle classification module 210 , the license plate extraction module 220 , the vehicle shape extraction module 230 transmits the information received from each module to the vehicle information extraction module 240 , and the vehicle information extraction module 240 is delivered Based on the received information, it is possible to analyze and identify vehicle information.

각각의 모듈로부터 전달받은 정보를 차량 정보 추출 모듈(240)을 통해 인공지능을 통해 종합적으로 분석함으로써, 차량에 대한 정보를 정확하게 파악할 수 있는 장점이 있다.By comprehensively analyzing the information received from each module through artificial intelligence through the vehicle information extraction module 240, there is an advantage in that information about the vehicle can be accurately grasped.

사용자 디바이스(200)는 통신이 가능한 구성을 포함하여 클라우드 관리 서버로 차량정보(이미지, 번호판, 모델, 제조사, 색상, 번호판 등 분석된 차량 정보), 차량 위치(GPS), 사용자 디바이스(200)의 취득 경찰 정보를 전달할 수 있다.The user device 200 is a cloud management server, including a configuration capable of communication, vehicle information (vehicle information analyzed such as image, license plate, model, manufacturer, color, license plate, etc.), vehicle location (GPS), of the user device 200 Acquired police information can be passed.

관제 서버(300)는 태깅된 이상 차량 정보(VI)들을 수신 받고, 관제 서버(300)에 연결된 다른 사용자 디바이스(200)에 상기 이상 차량 정보(VI)들을 전송할 수 있다.The control server 300 may receive the tagged abnormal vehicle information VI, and transmit the abnormal vehicle information VI to another user device 200 connected to the control server 300 .

이 때, 다른 사용자 디바이스(200)에서 상기 이상 차량 정보(VI)가 함께 확인되는 경우, 이상 차량 정보(VI)가 출력되는 사용자 디바이스(200) 및 다른 사용자 디바이스(200)에 알람과 동시에 상기 이상 차량 정보(VI)가 공유될 수 있다.At this time, when the abnormal vehicle information VI is also checked in the other user device 200 , the abnormal vehicle information VI is output at the same time as an alarm to the user device 200 and the other user device 200 . Vehicle information VI may be shared.

관제 서버(300)는 사용자 디바이스(200) 및 촬영 장치(100)에 대한 위치정보를 관리하는 위치 정보 관리 서버 및 이상 차량 정보(VI)의 번호/모델/특징 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출하기 위한 분석 서버를 포함한다.The control server 300 extracts at least one of the number/model/feature information of the location information management server and the abnormal vehicle information (VI) that manages location information for the user device 200 and the photographing apparatus 100. analysis server for

상기 위치 정보 관리 서버는 사용자 디바이스(200) 및 촬영 장치(100)의 위치들을 수신받아 각각의 장치의 위치 정보를 관리 및 저장할 수 있다.The location information management server may receive locations of the user device 200 and the photographing apparatus 100 to manage and store location information of each device.

상기 위치 정보 관리 서버가 위치 정보가 관리 및 저장됨으로써, 상기 위치 정보 관리 서버는 수신된 이상 차량 정보(VI)를 전달받아 이상 차량 정보(VI)를 송신한 사용자 디바이스(200) 인근의 다른 사용자 디바이스(200)에게 이상 차량 정보(VI)를 신속하게 송신할 수 있다.As the location information management server manages and stores the location information, the location information management server receives the received abnormal vehicle information VI and transmits the abnormal vehicle information VI to another user device near the user device 200 . It is possible to quickly transmit the abnormal vehicle information VI to the 200 .

상기 분석 서버는 촬영 장치(100)에서 취득된 영상 정보(I)를 수신받아 상기 영상 정보(I)를 분석할 수 있다.The analysis server may receive the image information (I) acquired from the photographing device 100 and analyze the image information (I).

상세하게는, 차량 정보 분석이 어려운 사용자 디바이스(200)를 소지할 경우, 상기 분석 서버는 영상 정보(I)를 수신받아 차량의 모델 및 특징을 파악하기 위한 분석을 수행할 수 있다.In detail, when the user device 200 is difficult to analyze vehicle information, the analysis server may receive the image information I and perform analysis to determine the model and characteristics of the vehicle.

또한, 상기 분석 서버는 태깅된 이상 차량 정보(VI)와 기 저장된 블랙리스트 정보를 비교하여 상기 태깅된 이상 차량 정보(VI)가 블랙리스트 정보에 매칭되는지 확인할 수 있다.Also, the analysis server may compare the tagged abnormal vehicle information VI with pre-stored blacklist information to determine whether the tagged abnormal vehicle information VI matches the blacklist information.

관제 센터(500)는 관제 서버(300)로부터 이상 차량 위치정보 수집, 이상 차량 위치/시간/번호/모델/특징 정보 중 적어도 하나의 정보를 전달받고, 사용자 디바이스(200)를 소지하고 있는 이상 차량 인근의 인원에게 수배 명령 신호를 전달할 수 있다.The control center 500 receives at least one of abnormal vehicle location information collection and abnormal vehicle location/time/number/model/characteristic information from the control server 300, and the abnormal vehicle possessing the user device 200 It can send a wanted command signal to nearby personnel.

관제 센터(500)는 관제 시스템인 스마트시티 통합 플랫폼, 또는 경찰청 관제 센터(500)일 수 있다.The control center 500 may be a smart city integrated platform that is a control system, or the National Police Agency control center 500 .

관제 센터(500)는 이상 차량에 대한 추적 반경을 설정할 수 있다.The control center 500 may set a tracking radius for the abnormal vehicle.

예시적으로 1km 이내의 이상 차량의 추적 반경을 설정할 경우, 이상 차량의 예상 위치를 기반으로 1km 이내의 사용자 디바이스(200)의 소지자에게 알람 및 이상 차량 정보(VI)가 공유 될 수 있도록 설정할 수 있다.For example, when setting the tracking radius of the abnormal vehicle within 1 km, it can be set so that the alarm and the abnormal vehicle information VI can be shared with the owner of the user device 200 within 1 km based on the expected location of the abnormal vehicle. .

또한, 관제 센터(500)는 관제 서버(300), 사용자 디바이스(200) 및 촬영 장치(100) 중 적어도 하나로 차량 정보, 이상 차량 취득 인원 정보 및 이상 차량의 촬영 위치 정보를 포함하는 이상 차량 정보(VI)를 전달하여, 사용자 디바이스(200)를 소지한 인원들에게 이상 차량에 대한 수배를 요청할 수 있다.In addition, the control center 500 includes at least one of the control server 300, the user device 200, and the photographing apparatus 100, vehicle information, abnormal vehicle acquisition number information, and abnormal vehicle information ( VI), it is possible to request an arrangement for the abnormal vehicle from persons possessing the user device 200 .

관제 센터(500)는 범죄 차량 정보를 저장하여 블랙리스트 정보를 생성하고, 생성된 정보를 토대로 관제 서버(300)에 수배 요청 및 수배 해제를 요청할 수 있다.The control center 500 may store crime vehicle information to generate blacklist information, and may request the control server 300 to request and release the wanted request based on the generated information.

또한, 관제 센터(500)는 관제 서버(300)를 제어를 수행하여, 관제 서버(300)가 전달 받은 이상 차량 정보(VI)들을 공유 및 관리를 수행할 수 있다.In addition, the control center 500 may control the control server 300 to share and manage abnormal vehicle information VIs received by the control server 300 .

관제 센터(500)는 관제 서버(300)와의 이상 차량 정보(VI)에 대한 데이터베이스 연동이 가능하여 디바이스 간 실시간 정보 제공이 가능하다.The control center 500 enables database interworking with the control server 300 for abnormal vehicle information VI, so that real-time information between devices can be provided.

학습 서버(400)는 차량 분석 엔진의 학습을 수행할 수 있다. The learning server 400 may perform learning of the vehicle analysis engine.

학습 서버(400)는 학습된 차량 분석 엔진을 사용자 디바이스(200) 및 관제 서버(300)에 제공함으로써, 영상 정보(I) 상에 나타나는 차량 정보를 정확하게 분석할 수 있다. The learning server 400 may accurately analyze vehicle information appearing on the image information I by providing the learned vehicle analysis engine to the user device 200 and the control server 300 .

도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템에 의하여 영상 정보를 태깅하여 다른 사용자에게 도주 차량 정보를 제공하는 것을 보여주는 예시적인 도면이다.FIG. 3 is an exemplary view showing that the fugitive vehicle information is provided to other users by tagging image information by the abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 먼저, 경찰 차량 및 경찰 인력에 부착되는 촬영 장치(100)를 이용하여 전방에 나타나는 차량을 촬영 할 수 있다. 그 다음, 사용자가 촬영 장치(100)로부터 영상 정보(I)를 전달받아, 상기 출력부에 출력되는 영상 정보(I) 상의 이상(도주) 차량을 태깅할 수 있다. 사용자의 사용자 디바이스(200)의 상기 출력부에는 차량 정보 추출 모듈(240)에서 분석된 이상 차량 정보(VI)가 출력될 수 있다.Referring to FIG. 3 , first, a vehicle appearing in front may be photographed using the photographing device 100 attached to a police vehicle and a police manpower. Then, the user may receive the image information I from the photographing device 100 and tag the abnormal (runaway) vehicle on the image information I output to the output unit. The abnormal vehicle information VI analyzed by the vehicle information extraction module 240 may be output to the output unit of the user device 200 of the user.

그 다음, 사용자 디바이스(200a)는 태깅된 이상 차량 정보(VI)를 관제 서버(300) 또는 인근 에 위치한 다른 사용자 디바이스(200b)에 이상 차량 정보(VI)를 전달 할 수 있다.Then, the user device 200a may transmit the tagged abnormal vehicle information VI to the control server 300 or another user device 200b located nearby.

이때, 사용자 디바이스(200)는 사용자 디바이스(200)의 사용자 정보인 차량 정보, 분석된 차량 정보 등이 전달될 수 있으나, 차량 정보 분석이 불가능한 촬영 장치(100) 또는 사용자 디바이스(200) 일 경우, 사용자 디바이스(200)가 이상 차량 정보(VI)를 관제 서버(300)로 전달하여 이상 차량 정보(VI)에 대한 추가적인 분석이 수행될 수 있다.In this case, the user device 200 may transmit vehicle information, analyzed vehicle information, etc., which are user information of the user device 200 , but in the case of the photographing apparatus 100 or the user device 200 in which vehicle information analysis is impossible, The user device 200 transmits the abnormal vehicle information VI to the control server 300 so that additional analysis of the abnormal vehicle information VI may be performed.

이때, 관제 서버(300)는 사용자 디바이스(200a)로부터 전달받은 이상 차량 정보(VI)를 다른 사용자 디바이스(200b)로 송신할 수 있다. 관제 서버(300)는 연동된 관제 센터(500)로부터 수배 명령과 같은 제어 신호를 기반으로 다른 사용자 디바이스(200)에게 이상 차량 정보(VI)를 전달하거나 또는 상기 위치 정보 관리 서버에 저장된 위치 정보를 기반으로 다른 사용자 디바이스(200b)에게 이상 차량 정보(VI)를 공유할 수 있다.In this case, the control server 300 may transmit the abnormal vehicle information VI received from the user device 200a to another user device 200b. The control server 300 transmits abnormal vehicle information (VI) to another user device 200 based on a control signal such as an arrangement command from the interlocked control center 500 or transmits the location information stored in the location information management server Based on this, the abnormal vehicle information VI may be shared with other user devices 200b.

또한, 관제 센터(500)는 관제 서버(300)에 저장된 블랙리스트 정보를 기반으로 이상 차량을 특정하여 사용자 디바이스(200a)에게 이상 차량 정보(VI)를 전달 할 수 있다.In addition, the control center 500 may transmit the abnormal vehicle information VI to the user device 200a by specifying the abnormal vehicle based on the blacklist information stored in the control server 300 .

도 4은, 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템에 의하여 이상 차량의 예상 경로를 파악하는 것을 보여주는 예시적인 도면이다.FIG. 4 is an exemplary view showing that the predicted path of the abnormal vehicle is recognized by the abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 경찰 인원(A)이 촬영 장치(100)를 이용하여 촬영된 차량의 번호, 차종, 차량 위치 정보 등 적어도 하나의 이상 차량 정보(VI)를 관제 서버(300)에 전달하고, 관제 서버(300)가 경찰 인원의 인근에 위치한 경찰 차량(B)에게 해당 이상 차량 정보(VI)를 신속하게 제공이 가능하다.Referring to FIG. 4 , the police personnel A transmits at least one abnormal vehicle information VI such as the number, vehicle model, and vehicle location information of the vehicle photographed using the photographing device 100 to the control server 300 , and , it is possible for the control server 300 to quickly provide the abnormal vehicle information VI to the police vehicle B located in the vicinity of the police personnel.

관제 서버(300)가 이상 차량 정보(VI)를 기반으로 이상 차량의 예상 경로 정보를 추정하여 사용자 디바이스(200)를 소지한 경찰 인원(A) 및 경찰 차량(B)에게 상기 예상 경로 정보를 제공함으로써, 도로 통제 등을 수행하여 신속한 검거 및 추가 범죄 피해를 사전에 예방할 수 있다.The control server 300 estimates the expected path information of the abnormal vehicle based on the abnormal vehicle information VI, and provides the expected path information to the police personnel A and the police vehicle B carrying the user device 200 By doing so, it is possible to perform road control, etc., to promptly arrest and prevent further crime damage in advance.

즉, 이상 차량 추적 시스템은 도주차량의 정확한 위치와 사건현장을 즉시 파악하여 범인을 추적하거나 도주방향을 예측하여 경찰자원을 적재적소에 배치 가능하며, 범인이 타고 도주하는 차량의 정보가 입력되면 연계된 시스템을 통해 특정 차량만을 추적가능하다.In other words, the abnormal vehicle tracking system can track the criminal by immediately identifying the exact location of the fugitive vehicle and the scene of the incident, or predict the direction of the escape to place police resources in the right place. Only a specific vehicle can be tracked through the system.

또한, 관제 서버(300)가 지역경찰의 순찰경로 설정 시 수집된 정보를 사용자 디바이스(200)에 제공함으로써, 범죄율이 높은 시간·장소 중심으로 순찰하는 탄력순찰 내실화가 가능하다.In addition, by providing the information collected when the control server 300 sets the patrol route of the local police to the user device 200 , it is possible to improve the patrolling flexibility of patrolling around a time and place with a high crime rate.

본 발명의 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템은 불법 차량 순찰을 위하여 차량 지붕 위의 감시용 영상 장비 설치와 같은 별도의 시스템 구축이 필요 없이, 순찰 차량, 암행순찰차 등 차량의 종류와 상관없이 차량 순찰이 가능하며, 차량 뿐만 아니라 경찰관 바디캠 형태의 폴리싱캠을 통한 도주차량/수배차량 정보 추출 가능하고, 이를 관제센터에 제공하여 분석 할 수 있다.또한, 본 발명의 실시예에 따른 이상 차량 추적 시스템은 도주차량/수배차량 발견 시 차량 정보(번호판, 위치 정보 등), 취득 경찰 정보를 관제 센터(500)에 자동 전송이 가능하다.The abnormal vehicle tracking system according to an embodiment of the present invention patrols the vehicle regardless of the type of vehicle, such as a patrol vehicle, a dark patrol car, etc. In addition to the vehicle, it is possible to extract information on the fugitive vehicle / wanted vehicle through a police officer body cam-type polishing cam, and provide it to the control center for analysis. In addition, the abnormal vehicle tracking system according to the embodiment of the present invention It is possible to automatically transmit vehicle information (license plate, location information, etc.) and acquired police information to the control center 500 when a fugitive vehicle / wanted vehicle is found.

종래의 이상 차량 추적 시스템은 도주차량 추격 등과 같이 중대하고 급박한 상황에도 불구하고 무전기를 통해서는 현장 파악 한계가 있으나, 본 발명의 이상 차량 추적 시스템은 별도의 서버 저장 없이 차량용 촬영 장치(100)와 사용자 디바이스(200)를 통해 도주차량의 대한 정보 검출이 가능하며, 촬영 장치(100)를 통한 경찰관의 도주차량 정보 또한 공유가 가능하여 위치정보 외에 실시간 현장 상황 정보를 제공함으로써, 변화된 상황관리 기법 적용에 한계를 극복이 가능하다. Although the conventional abnormal vehicle tracking system has a limitation of on-the-spot detection through a walkie-talkie despite a serious and urgent situation such as chasing a fugitive vehicle, the abnormal vehicle tracking system of the present invention is a vehicle photographing device 100 without a separate server storage and Information on the fugitive vehicle can be detected through the user device 200, and the police officer's fugitive vehicle information can also be shared through the photographing device 100. By providing real-time on-site situation information in addition to location information, a changed situation management technique is applied limitations can be overcome.

또한, 종래의 이상 차량 추적 시스템은 수집된 영상엔 도주차량 또는 강력범죄수배검거차량 외에도 다른 차량, 사람 등 정보가 포함되어 있어 개인정보보호법에 위반될 가능성이 존재하나, 본 발명의 이상 차량 추적 시스템은 영상 취득 시 차량 정보만 취득하며, 취득된 차량 정보는 도주차량 또는 강력범죄수배검거차량 비교를 위한 용도로만 사용이 가능하여 개인 정보 이슈를 최소화할 수 있는 장점이 있으며, 전체 영상을 분석하는 것이 아니라 검출된 차량 정보를 대상으로 그 시점을 자동 분석하는 것으로 차량 분석에 필요한 시간을 최소화된다.In addition, in the conventional abnormal vehicle tracking system, there is a possibility that the collected image contains information such as other vehicles, people, etc., in addition to a fugitive vehicle or a violent crime wanted and arrest vehicle, thereby violating the Personal Information Protection Act, but the abnormal vehicle tracking system of the present invention acquires only vehicle information when acquiring an image, and the acquired vehicle information can be used only for comparison of a fugitive vehicle or a vehicle wanted and arrested for violent crime, which has the advantage of minimizing personal information issues. Instead, the time required for vehicle analysis is minimized by automatically analyzing the time point based on the detected vehicle information.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명의 범위에 속하는 것은 당연하다.Although preferred embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited thereto, and various modifications can be made within the scope of the claims, the detailed description of the invention, and the accompanying drawings, and this is also the present invention. It is natural to fall within the scope of

촬영 장치 : 100 사용자 디바이스 : 200
관제 서버 : 300 학습 서버: 400
관제 센터 : 500Shooting device: 100 User device: 200
Control Server: 300 Learning Server: 400
Control Center: 500

Claims (1)

객체를 촬영하여 영상 정보를 생성하는 촬영 장치;
상기 촬영 장치로부터 상기 영상 정보를 수신하는 통신부, 상기 영상 정보 상에 이상 차량 존재를 검출하여, 차량 분류 정보를 생성하는 차량 분류 모듈, 상기 차량 분류 정보를 기반으로 상기 영상 정보 상의 차량 정보를 분석하여 이상 차량 정보를 생성하는 차량 정보 추출 모듈,을 포함하는 사용자 디바이스; 상기 이상 차량 정보 및 상기 사용자 디바이스의 위치 정보를 수신받고, 상기 위치 정보의 주변에 존재하는 다른 사용자 디바이스로 상기 이상 차량 정보를 제공하는 관제 서버;를 포함하는 이상 차량 추적 시스템.a photographing apparatus for photographing an object to generate image information;
A communication unit that receives the image information from the photographing device, a vehicle classification module that detects the presence of an abnormal vehicle on the image information to generate vehicle classification information, and analyzes vehicle information on the image information based on the vehicle classification information a user device including a vehicle information extraction module for generating abnormal vehicle information; Abnormal vehicle tracking system comprising; a control server that receives the abnormal vehicle information and the location information of the user device, and provides the abnormal vehicle information to other user devices existing in the vicinity of the location information.
KR1020210035962A 2021-03-19 2021-03-19 System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network KR20220130998A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210035962A KR20220130998A (en) 2021-03-19 2021-03-19 System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210035962A KR20220130998A (en) 2021-03-19 2021-03-19 System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220130998A true KR20220130998A (en) 2022-09-27

Family

ID=83452002

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210035962A KR20220130998A (en) 2021-03-19 2021-03-19 System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220130998A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10977917B2 (en) Surveillance camera system and surveillance method
CN106384513B (en) A kind of fake-licensed car capture system and method based on intelligent transportation
KR100679495B1 (en) Car Checking System and Method by RF-ID
US9443151B2 (en) Apparatus and method for searching for wanted vehicle
KR101626377B1 (en) A system for detecting car being violated parking and stopping of based on big date using CCTV camera and black box vehicle
CN103544481A (en) Road gate monitoring method and system based on human face recognition
KR20120066393A (en) Vehicle video recording and servicing apparatus and method, apparatus and method acquiring local area information using the same
KR102039279B1 (en) System and method for supporting police work using image recognition
KR101492473B1 (en) Context-aware cctv intergrated managment system with user-based
US9064406B1 (en) Portable and persistent vehicle surveillance system
KR100948382B1 (en) Security service method and system
CN105608464A (en) Face recognition mobile terminal solving system and solving method
KR101066081B1 (en) Smart information detection system mounted on the vehicle and smart information detection method using the same
KR101525151B1 (en) System and method for recognizing license plate
CN106327876B (en) A kind of fake-licensed car capture system and method based on automobile data recorder
KR20190041704A (en) A cctv divided management system and method it
KR101395095B1 (en) Auto searching system to search car numbers
US10388132B2 (en) Systems and methods for surveillance-assisted patrol
KR20220130998A (en) System and method for tracking abnormal vehicle using disaster safety communication network
KR102278644B1 (en) Object Tracking System and method automatically gathering in vehicle black box image
JP2019091230A (en) Vehicle monitoring system, monitoring device, and information sharing method
KR101671904B1 (en) System for tracing vehicle using blackbox for vehicle
CN109819207B (en) Target searching method and related equipment
KR20200042355A (en) Video surveillance system and control method thereof
KR102256325B1 (en) Drone and vehicle detection and analysis device and method for scientific analysis and announcement of disaster and crime